自動エンコーダによる教師なしクラスタリング

エンコーダを使用してデータセットをクラスタリングしようとしています。このフィールドで新しくなったので、私はそれを行う方法を教えません。私の主な問題は、データセットがラベルなしであるため彼らが望む出力と予測されたoutput.Nyとの間の距離を損失関数として定義した参考文献から見たものは、私が望む出力がないので、これをどのように実装するべきか？自動エンコーダによる教師なしクラスタリング

出典

2017-10-24 Adiaforos

あなたは、フォームのコードを見ることができるように、それは画像

のための畳み込みオートエンコーダの使用に私の質問hereで説明したように、損失関数は、メトリックの精度とアダムで、あなたの畳み込み層を事前に訓練するためにオートエンコーダを使用することができますダイス係数は画像固有のものであるため、精度のみを使用することができます。

参考文献リストをどのように変換するかはわかりませんでしたので、どのように役立つかわかりません参考文献IDのリストを作成し、それらの間のコサイン距離で並べ替えます。

は、エンコーダが訓練された後

、あなたが削除することができますたとえば、あなたは、データセット内の各参照のために上記の参考文献リストの各項目にコサイン距離のベクトルのセットを使用することができますし、オートエンコーダ

のための入力として使用しますあなたのモデル出力からのデコーダ部分を使用して、教師なしクラスタリングアルゴリズムの1つ、例えばk-meanの入力として使用します。あなたはそれらの詳細を見つけることができます here

出典

2017-10-25 10:07:15

自動エンコーダによる教師なしクラスタリング

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